Комбинирование классификаторов при распознавании символов. Сравнительный анализ нескольких подходов

Описание способов комбинирования классификаторов в задаче распознавания символов. Различные методы реализации этапов комбинирования, их сочетания. Эксперимент, заключающийся в распознавании множества изображений отдельных заглавных букв английского языка.

Подобные документы

  • Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.

    реферат, добавлен 08.06.2019

  • Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.

    дипломная работа, добавлен 30.07.2016

  • Устройство и компоненты системы машинного (компьютерного) зрения. Изучение основных возможностей библиотеки OpenCV в задачах распознавания образов. Описание алгоритмов поиска, обработки и анализа изображений объектов методом сравнения их контуров.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Методы обнаружения автоматизированного сбора информации с веб-ресурсов. Классификация данных методов, учитывающая современные подходы. Анализ существующих методов обнаружения и противодействия веб-роботам, возможностей их комбинирования, ограничения.

    статья, добавлен 07.03.2019

  • Сравнительный анализ алгебр изображений, алгебраических методов, применимых к анализу изображений. Построение специализированных версий ДАИ. Алгоритмические схемы анализа изображений. Применение дескриптивных алгебр для исследования операндов и операций.

    автореферат, добавлен 31.07.2018

  • Понятие искусственного интеллекта, его роль в распознавании образов и решении задач классификации, оптимизации и прогнозировании. Анализ областей применения нейронных сетей: банки и страховые компании, военная промышленность и аэронавтика, биомедицина.

    контрольная работа, добавлен 21.03.2017

  • Структура типов данных. Стандартные процедуры и функции, применимые к целым типам. Кодировка символов в соответствии со стандартом ANSI. Внутреннее устройство множества. Указатели и динамическая память компьютера. Псевдонимы типов, их использование.

    реферат, добавлен 15.04.2015

  • Сравнение методов сегментации изображений применительно к снимкам фиброгастродуоденоскопического исследования. Исследование методов предварительной фильтрации изображений для использования алгоритмов сегментации. Анализ точности распознавания патологии.

    статья, добавлен 01.07.2018

  • Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.

    статья, добавлен 30.05.2013

  • Методы интерполяции изображений и их применение для улучшения работы метода локальных гистограмм для распознавания лиц на различных изображениях в случае их необходимого масштабирования. Интегральное представление изображения, выполнение алгоритмов.

    дипломная работа, добавлен 07.12.2019

  • Разработка методов построения процедур линейной локальной фильтрации сигналов и изображений, учитывающих априорную информацию о задаче ЛЛФ для снижения вычислительной сложности ее решения. Построение алгоритмов локального линейного преобразования.

    автореферат, добавлен 02.03.2018

  • Рассмотрение понятия и свойств информации; особенности ее хранения и обработки. Изучение правил представления чисел, математических и специальных символов в памяти компьютера. Принципы кодирования растровых и векторных изображений, звука, видеоинформации.

    реферат, добавлен 19.04.2011

  • Понятие и виды текстовых редакторов. Основы форматирования документа: выбор параметров страницы, форматирование абзацев, символов, таблиц, списков. Компьютерные словари и системы машинного перевода текста. Системы оптического распознавания документов.

    контрольная работа, добавлен 25.01.2016

  • Способы оценки неопределенности, схема учета. Простая схема комбинирования достоверностей, интерпретатор правил с оценками. Сложности, связанные с учетом неопределенности. Пример байесовской сети, формальное описание. Общий вид диалога с программой.

    лекция, добавлен 17.10.2013

  • Особенности работы с прерываниями DOS. Структура языка Assembler и процедур, написанных на нем. Анализ примера программы вычислительного процесса с подпрограммой (процедурой). Удаление заданного символа из текста. Изменение порядка символов на инверсный.

    лабораторная работа, добавлен 07.04.2017

  • Стандартные этапы работы алгоритма CBIR-системы. Методы сравнения различных подходов CBIR и используемые для этого аннотированные коллекции изображений. Разработка Web-приложения для поиска изображений по содержанию. Пример изображения для фильтра Габора.

    дипломная работа, добавлен 27.08.2016

  • Работа с нормативной документацией по охране труда. Технология создания, обработки текстовой информации. Использование цифрового оборудования, систем распознавания текстов. Захват цифрового фото, создание слайдшоу. Задание размеров символов Web-страницы.

    методичка, добавлен 02.05.2016

  • Методические рекомендации по организации практической работы по реализации компьютерной модели персептрона на языке программирования Python, направленной на закрепление учебного материала по применению однослойных нейронных сетей в распознавании образов.

    статья, добавлен 14.02.2022

  • Суть энтропии Шеннона. Процедура вычисления энтропии для текстового файла на английском языке. Проверка запрограммированной процедуры на нескольких файлах. Вычисление значения энтропии для тех же файлов, но с использованием частот вхождений пар символов.

    лабораторная работа, добавлен 10.04.2015

  • История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.

    реферат, добавлен 06.03.2019

  • Цель автоматизации комплекса задач автоматизированного рабочего места (АРМ) логиста. Экономическая и организационная сущность задачи, формализация ее решения. Таблица классификаторов и их структура в АРМ логиста. Описание компонентов проектного решения.

    курсовая работа, добавлен 21.03.2013

  • Распознавание изображений с детальной оценкой состояния массового количества объектов. Особенности программной реализации алгоритмов системы и организация параллельных вычислений. Идентификация и оценка состояния объектов природного происхождения.

    статья, добавлен 25.05.2017

  • Анализ метода сведения матричной игры к задаче линейного программирования для реализации поставленных задач. Оформление соответствующей программному обеспечению документации. Характеристика симплекс-метода, его алгоритм и особенности использования.

    курсовая работа, добавлен 17.04.2013

  • Процедура сбора исходных данных в виде массива изображений для задачи распознавания туристически привлекательных объектов в городе. Процедура сбора данных и ее реализация с использованием API сервисов Flickr и Foursquare, файловой базы данных SQLite.

    статья, добавлен 30.04.2018

  • Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.

    курсовая работа, добавлен 11.11.2017

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.